knitr::opts_chunk$set(
    echo = TRUE, 
    tidy = FALSE, 
    size = "small", 
    
    out.width = "100%",

    message = FALSE,
    warning = FALSE
    )

0.1 Context

Airbnb est un service de plateforme communautaire payant de location de logements de particuliers, d’entreprises hôtelières, et d’investisseurs en immobiliers locatifs para-hôteliers fondée en 2008 par les Américains Brian Chesky, Joe Gebbia et Nathan Blecharczyk. Sa principale source de revenu resulte de ses offres de service en terme de loction de logement moyennant un prix pour l’usager

0.2 Question de recherche

L’object de ce project est d’utiliser l’offre de service Airbnb afin d’apprecier les differents facteurs expliquant le choix ou la preference d’un certain type de choix fait sur les chambres. Ainsi donc, pouvons-nous affirmer par exemple que le prix des chambre peux vraiment explique la qualité de chambre que l’on choisi?.Le but est donc d’utiliser les algorithme de l’apprentissage machine multicasse pour repondre à notre problematique

0.3 La population cible pour ce service

Nous precisons ici que la population cible dans cette problematique est beacoup plus: les propriétaires de logement, voulant optimiser les prix pour leur appartement et les touristes*

0.4 Source de onnées

Les données utilisées ici sont des informations par rapport aux propriétés listées sur Airbnb dans la ville de Québec. Disponibles en ligne au lien suivant http://insideairbnb.com/get-the-data.html sous longlet « Quebec City, Quebec, Canada »

0.4.1 Importation des données et package

library(mlbench)
library(caret)
library(scales)
library(ggpubr)
library(psych)
library(pander)
library(lubridate)
library(knitr)
library(dplyr)
library(outliers)
library(gmodels)
library(readxl)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(sqldf)
library(tidyr)
library(Amelia)
library(GGally)
library(tibble)
library(magrittr)
library(forcats)
library(purrr)
library(readr)
library(DT)
library(MASS)
library(data.table)
library(ggplot2)
library(corrplot)
library(RCurl)
#library(googlesheets4)

library(here)
library(ggeasy) # for easy ggplot editing
library(harrypotter) 



### Données de calendrier détaillées pour les inscriptions dans la ville de Québec
#con1 <- gzcon(url(paste("http://data.insideairbnb.com/canada/qc/quebec-city/2021-04-11/data/","calendar.csv.gz", #sep="")))
#txt1 <- readLines(con1)
#calendar <- read.csv(textConnection(txt1))


## Données d'examen détaillées pour les inscriptions dans la ville de Québec

#con2 <- gzcon(url(paste("http://data.insideairbnb.com/canada/qc/quebec-city/2021-04-11/data/","reviews.csv.gz", #sep="")))
#txt2 <- readLines(con2)
#reviews <- read.csv(textConnection(txt2))


### Informations sommaires et métriques pour les inscriptions à Québec (bonnes pour les visualisations.
con4 <- gzcon(url(paste("http://data.insideairbnb.com/canada/qc/quebec-city/2021-04-11/data/","listings.csv.gz", sep="")))
txt4 <- readLines(con4)
listing <- read.csv(textConnection(txt4))

attach(listing)
#attach(calendar)
#attach(reviews)

Dans cette modelisation,nous avons uniquement utilisé les données sur la table des listings noté listing dans notre ensemble de données

0.4.2 Nettoyage de données,conversion et transformation de certaines variables pour la table listing

listing$quartier=listing$neighbourhood_cleansed
listing$last_scraped=as.Date(listing$last_scraped)
listing$picture_url <- ifelse(listing$picture_url != "", 1, 0)
listing$host_picture_url <- ifelse(listing$host_picture_url != "", 1, 0)
listing$host_acceptance_rate <- as.numeric(sub("%", "", listing$host_acceptance_rate))
listing$host_response_rate <- as.numeric(sub("%", "", listing$host_response_rate))
listing$host_response_time <- as.factor(listing$host_response_time)
listing$price=gsub('^.|.{3}$', '', listing$price)
listing$price=as.numeric(listing$price)
listing$host_is_superhost <- ifelse(listing$host_is_superhost == "t", 1, 0)
listing$host_thumbnail_url <- ifelse(listing$host_thumbnail_url != "", 1, 0)
listing$price=as.numeric(listing$price)

listing$listing_url <- ifelse(listing$listing_url != "", 1, 0)
listing$instant_bookable <- ifelse(listing$instant_bookable == "t", 1, 0)
listing$host_has_profile_pic <- ifelse(listing$host_has_profile_pic == "t", 1, 0)
listing$host_identity_verified <- ifelse(listing$host_identity_verified == "t", 1, 0)
listing$bedrooms=as.numeric(listing$bedrooms)
listing$beds=as.numeric(listing$beds)  
listing$price=as.numeric(listing$price)
listing$minimum_nights=as.numeric(listing$minimum_nights)
listing$maximum_nights=as.numeric(listing$maximum_nights)
listing$minimum_minimum_nights=as.numeric(listing$minimum_minimum_nights)
listing$maximum_minimum_nights =as.numeric(listing$maximum_minimum_nights) 
listing$ minimum_maximum_nights=as.numeric(listing$minimum_maximum_nights)
listing$maximum_maximum_nights=as.numeric(listing$maximum_maximum_nights)

listing$availability_30 =as.numeric(listing$availability_30) 
listing$availability_60=as.numeric(listing$availability_60)
listing$availability_90=as.numeric(listing$availability_90)
listing$availability_365=as.numeric(listing$availability_365)
listing$number_of_reviews=as.numeric(listing$number_of_reviews)
listing$number_of_reviews_ltm =as.numeric(listing$number_of_reviews_ltm) 
listing$number_of_reviews_l30d =as.numeric(listing$number_of_reviews_l30d) 
listing$review_scores_rating=as.numeric(listing$review_scores_rating)
listing$review_scores_accuracy=as.numeric(listing$review_scores_accuracy)
listing$review_scores_cleanliness=as.numeric(listing$review_scores_cleanliness)
listing$review_scores_checkin=as.numeric(listing$review_scores_checkin)
listing$review_scores_communication=as.numeric(listing$review_scores_communication)
listing$review_scores_location=as.numeric(listing$ review_scores_location)
listing$review_scores_value =as.numeric(listing$review_scores_value )

listing$calculated_host_listings_count=as.numeric(listing$calculated_host_listings_count)
listing$calculated_host_listings_count_entire_homes=as.numeric(listing$calculated_host_listings_count_entire_homes)
    listing$calculated_host_listings_count_private_rooms=as.numeric(listing$calculated_host_listings_count_private_rooms)
    listing$calculated_host_listings_count_shared_rooms=as.numeric(listing$calculated_host_listings_count_shared_rooms)
    
    
    
listing$host_thumbnail_url=as.factor(listing$host_thumbnail_url)
listing$picture_url=as.factor(listing$picture_url)
listing$host_picture_url=as.factor(listing$host_picture_url )
listing$host_response_time=as.factor(listing$host_response_time)
listing$host_thumbnail_url=as.factor(listing$host_thumbnail_url )
listing$price=as.numeric(listing$price)
listing$listing_url=as.factor(listing$listing_url )
listing$instant_bookable=as.factor(listing$instant_bookable)
listing$host_has_profile_pic=as.factor(listing$host_has_profile_pic)
listing$host_identity_verified=as.factor(listing$host_identity_verified)

0.4.3 Exclusion à priori des variables non pertinante pour le choix de chambre

Nous avons fait dans un premier temps une selection à priori des variables donc, de pret ou de loin sont pertinentes pour le choix d’une chambre tout en excluant le reste des variables qui n’influecent pas à priori le choix fait sur une chambre

listing1=subset(listing,select=c(accommodates,bedrooms,beds,price,availability_30,availability_60,
                                availability_365,number_of_reviews,review_scores_rating,reviews_per_month,room_type))

dim(listing1)
## [1] 2289   11

0.4.4 Pourcentage et traitement des valeurs manquates NA.

pct_na=round(100*listing1 %>% summarise_all(~ sum(is.na(.))) %>% sum()/(nrow(listing1)*ncol(listing1)),1)
paste(pct_na,"% des valeurs sont manquants")
## [1] "4.7 % des valeurs sont manquants"

le constat ici est que, nous avons sensiblement 5% de données qui sont manquant dans notre ensemble de données, nous pouvons tout simplement enlever ces observations sans risque de perdre trop d’information.

0.4.5 Pourcentage et traitement des valeurs Null.

listing1 %>% summarise_all(~ sum(is.null(.))) %>% sum()
## [1] 0

Nous n’avons aucune valeur null dans notre ensemble de données

0.4.6 matrice de Correlation

Nous avons apprecier grace à la matrice de correlation la facons donc les variables continues peuvent etre correllées entre elles

#dd=listing_final_na_free%>% dplyr::select(where(is.numeric))
listing1=na.omit(listing1) 
dd=listing1[,1:10]
correlationMatrix <- cor(dd)
knitr::kable(correlationMatrix)
accommodates bedrooms beds price availability_30 availability_60 availability_365 number_of_reviews review_scores_rating reviews_per_month
accommodates 1.0000000 0.7389867 0.8384842 0.4539165 0.0229983 0.0157299 0.0454113 0.0012252 0.0392938 0.0648132
bedrooms 0.7389867 1.0000000 0.6887059 0.4875038 -0.0295626 -0.0454839 -0.0006137 -0.0677132 0.0458026 -0.0616382
beds 0.8384842 0.6887059 1.0000000 0.4168326 0.0067425 -0.0043661 0.0355127 -0.0163004 0.0470434 0.0161962
price 0.4539165 0.4875038 0.4168326 1.0000000 0.1196937 0.1102180 0.1322969 -0.0913900 0.0420884 -0.1322664
availability_30 0.0229983 -0.0295626 0.0067425 0.1196937 1.0000000 0.9614381 0.6058655 0.0580917 -0.0947990 0.1031444
availability_60 0.0157299 -0.0454839 -0.0043661 0.1102180 0.9614381 1.0000000 0.6638341 0.0534939 -0.0975844 0.1113014
availability_365 0.0454113 -0.0006137 0.0355127 0.1322969 0.6058655 0.6638341 1.0000000 0.0648140 -0.0640785 0.0590242
number_of_reviews 0.0012252 -0.0677132 -0.0163004 -0.0913900 0.0580917 0.0534939 0.0648140 1.0000000 0.0215629 0.7749516
review_scores_rating 0.0392938 0.0458026 0.0470434 0.0420884 -0.0947990 -0.0975844 -0.0640785 0.0215629 1.0000000 0.0463138
reviews_per_month 0.0648132 -0.0616382 0.0161962 -0.1322664 0.1031444 0.1113014 0.0590242 0.7749516 0.0463138 1.0000000

0.4.7 Correlation et exclusion des attributs

Nous avons ensuite exclus les attributs qui sont trop correllés avec un coefficient de correlation >0.75 et en meme temps concu un nouvel ensemble de données

#dd=listing_final_na_free%>% dplyr::select(where(is.numeric))
#correlationMatrix <- cor(dd)
# find attributes that are highly corrected (ideally >0.75)

cutoff <- 0.50
highlyCorrelated <- findCorrelation(correlationMatrix, cutoff=cutoff)
# create a new dataset without highly corrected features
dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
knitr::kable(head(dataset))
bedrooms price availability_365 number_of_reviews review_scores_rating room_type
2 100 312 94 96 Entire home/apt
1 145 364 147 98 Private room
1 150 1 50 94 Entire home/apt
1 73 0 162 99 Private room
1 40 0 77 98 Entire home/apt
2 89 101 33 97 Entire home/apt

0.4.8 boxplot du prix fonction du type de chambre

Sur les visualisations des boxplots suivants, les outliers sont représentés sous forme de points. Ils correspondent à des observations dont les valeurs sont :supérieures à la valeur du 3ème quartile plus 1.5 fois l’intervalle interquartile,ou inférieures à la valeur du 1er quartile moins 1.5 fois l’intervalle interquartile

0.4.8.1 Boxplot du prix fonction du type de chambre

### boxplot du prix fonction du quartier

#g<-qplot(room_type,log(price), data=listing2,geom=c("boxplot"),fill=property_type)

#ggplotly(g)
#bedrooms   price   availability_365    number_of_reviews   review_scores_rating

dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
fig <- plot_ly(dataset, y = ~price, color = ~room_type, type = "box")
fig

Nous constatons une dispersion assez presente de la variable price sur la categorie de chambre Entire home/apt ,le meme constat est fait pour les categori Private room.Par rapport aux catégorie Hotel room et Shared room qui sont moins dispersé.Ceci nous amene à traiter ces outliers par imputations car nous ne pouvons pas tout simplement les supprimer au risque de perdre la totale information relative au prix de chambre.

0.4.8.2 Boxplot de la variable bedrooms en fonction du type de chambre

### boxplot du prix fonction du quartier

#g<-qplot(room_type,log(price), data=listing2,geom=c("boxplot"),fill=property_type)

#ggplotly(g)
#bedrooms   price   availability_365    number_of_reviews   review_scores_rating

dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
fig <- plot_ly(dataset, y = ~bedrooms, color = ~room_type, type = "box")
fig

le meme constat est fait pour la variable bedrooms ou nous observons des valeurs extremes moins nombreuses mais trop eleve. mais avec la catégorie Shared room qui presente un seul points aberrant

0.4.8.3 Boxplot de la variable availability_365 en fonction du type de chambre

### boxplot du prix fonction du quartier

#g<-qplot(room_type,log(price), data=listing2,geom=c("boxplot"),fill=property_type)

#ggplotly(g)
#bedrooms   price   availability_365    number_of_reviews   review_scores_rating

dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
fig <- plot_ly(dataset, y = ~availability_365, color = ~room_type, type = "box")
fig

la variable availability_365 est bien plus stable en terme de dispersion et n’enregistre qu’un seul point aberrant sur la categorie Shared home

0.4.8.4 Boxplot de la variable number_of_reviews en fonction du type de chambre

### boxplot du prix fonction du quartier

#g<-qplot(room_type,log(price), data=listing2,geom=c("boxplot"),fill=property_type)

#ggplotly(g)
#bedrooms   price   availability_365    number_of_reviews   review_scores_rating

dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
fig <- plot_ly(dataset, y = ~number_of_reviews, color = ~room_type, type = "box")
fig

Plus de dispersion pour la variable number_of_reviews sur les catégories de chambre Entire home/apt et Privated room

0.4.8.5 Boxplot de la variable review_scores_rating en fonction du type de chambre

### boxplot du prix fonction du quartier

#g<-qplot(room_type,log(price), data=listing2,geom=c("boxplot"),fill=property_type)

#ggplotly(g)
#bedrooms   price   availability_365    number_of_reviews   review_scores_rating

dataset <- listing1[,-highlyCorrelated]
fig <- plot_ly(dataset, y = ~review_scores_rating, color = ~room_type, type = "box")
fig

Plus de dispersion pour la variable review_scores_rating sur les catégories de chambre Entire home/apt et Privated room

0.4.8.5.1 Imputation des outliers pour la variable price, bedrooms,availability_365,number_of_reviews et enfin review_scores_rating

Nous allons utilise les quantiles pour proceder è l’imputation

outlier_norm <- function(x){
   qntile <- quantile(x, probs=c(.25, .75))
   caps <- quantile(x, probs=c(.05, .95))
   H <- 1.5 * IQR(x, na.rm = T)
   x[x < (qntile[1] - H)] <- caps[1]
   x[x > (qntile[2] + H)] <- caps[2]
   return(x)
}
#train_df$Age=outlier_norm(train_df$Age)

dataset$price=outlier_norm(dataset$price)
dataset$bedrooms=outlier_norm(dataset$bedrooms)
dataset$availability_365=outlier_norm(dataset$availability_365)
dataset$number_of_reviews=outlier_norm(dataset$number_of_reviews)
dataset$review_scores_rating=outlier_norm(dataset$review_scores_rating)

0.4.9 Resumé sommaire de notre ensemble de données final utilisé pour faire la modelisation

Nous allons considéré l’ensemble de donnée dataset, sous lequel nous allons tout simplement appliqué les algorithme de classification multiclasse avec les données numerique en entrée. Nous allos donc renommé notre esemble de données airbnb, la catégorie que nous avons choisi est la variable :room_type, les autres variable à savoir: property_type et quartier pourront faire objet d’une etude future

airbnb<-dataset
knitr::kable(sapply(airbnb,class))
x
bedrooms numeric
price numeric
availability_365 numeric
number_of_reviews numeric
review_scores_rating numeric
room_type factor

0.5 Esemble de Validation et ensemble test

Nous avons necessaire l’estimation des parametres du modele qu’on appelle ici ensemble de validation constitué de 20% des enregistrements de notre ensemble de donné airbnb, et les 80% restant seront consacré pour evaluer la performance de l’algoritheme et pour definir les parametres du modele

0.5.1 creation de la liste de 80%/20% des enregistrement de notre ensemble d’apprentissage et de validation

airbnb<-dataset
validation_index <- createDataPartition(airbnb$room_type, p=0.80, list=FALSE)
# selection de  20% d'enregistrement pour la validation
validation <- airbnb[-validation_index,]
# Le reste soit 80% de donn.ées pour l'apprentissage et test pour le modele
train <- airbnb[validation_index,]

0.5.2 Resume de notre ensemble de donné d’apprenstissage train

# 3. Summarize Dataset
# dimensions of dataset
knitr::kable(dim(train))
x
1276
6 
# list types for each attribute
knitr::kable(sapply(train, class))
x
bedrooms numeric
price numeric
availability_365 numeric
number_of_reviews numeric
review_scores_rating numeric
room_type factor 
# take a peek at the first 5 rows of the data
knitr::kable(head(train))
bedrooms price availability_365 number_of_reviews review_scores_rating room_type
1 2 100 312 94 96 Entire home/apt
2 1 145 364 182 98 Private room
3 1 150 1 50 94 Entire home/apt
4 1 73 0 182 99 Private room
5 1 40 0 77 98 Entire home/apt
7 2 98 270 182 84 Entire home/apt 
# list the levels for the class
knitr::kable(levels(train$room_type))
x
Entire home/apt
Hotel room
Private room
Shared room 
# split input and output
x <- train[,1:5]
y <- train[,6]
# summarize the class distribution
percentage <- prop.table(table(train$room_type)) * 100
cbind(freq=table(train$room_type), percentage=percentage)
##                 freq percentage
## Entire home/apt  935  73.275862
## Hotel room        24   1.880878
## Private room     306  23.981191
## Shared room       11   0.862069
# summarize attribute distributions
summary(train)
##     bedrooms         price       availability_365 number_of_reviews
##  Min.   :1.000   Min.   : 14.0   Min.   :  0.0    Min.   :  1.00   
##  1st Qu.:1.000   1st Qu.: 55.0   1st Qu.:  1.0    1st Qu.:  5.00   
##  Median :1.000   Median : 90.0   Median :142.0    Median : 20.00   
##  Mean   :1.574   Mean   :107.7   Mean   :157.7    Mean   : 43.82   
##  3rd Qu.:2.000   3rd Qu.:140.0   3rd Qu.:285.0    3rd Qu.: 61.00   
##  Max.   :3.000   Max.   :292.2   Max.   :365.0    Max.   :182.00   
##  review_scores_rating           room_type  
##  Min.   : 83.00       Entire home/apt:935  
##  1st Qu.: 93.00       Hotel room     : 24  
##  Median : 97.00       Private room   :306  
##  Mean   : 95.32       Shared room    : 11  
##  3rd Qu.:100.00                            
##  Max.   :100.00

0.5.3 Visualisation de notre ensemble d’apprentissage

par(mfrow=c(1,5))
for(i in 1:5) {
    boxplot(x[,i], main=names(train)[i])
}

0.5.4 Barplot de la variable d’interet de notre ensemble d’apprentissage

plot(y)

0.5.5 Visualisation multivariée de notre ensemble d’apprentissage

# matrice scatterplot
featurePlot(x=x, y=y, plot="ellipse")

# garphique pour chaque attribut: box et whisker
featurePlot(x=x, y=y, plot="box")

# courbe de densité pour chaque attribute et par catégorie
scales <- list(x=list(relation="free"), y=list(relation="free"))
featurePlot(x=x, y=y, plot="density", scales=scales)

0.6 Evaluate des algorithmes pour la classification multiclasse

Ces algorithmes ont été executer en utilisant la methode du 10-fold cross validation

control <- trainControl(method="cv", number=10)
metric <- "Accuracy"

0.6.1 Algorithmes lineaires

set.seed(7)
fit.lda <- train(room_type~., data=train, method="lda", metric=metric, trControl=control)

0.6.2 Algorithmes non lineaires CART

0.6.2.1 CART

set.seed(7)
fit.cart <- train(room_type~., data=train, method="rpart", metric=metric, trControl=control)

0.6.2.2 knn

set.seed(7)
fit.knn <- train(room_type~., data=train, method="knn", metric=metric, trControl=control)

0.6.3 Algorithmes anvancés

0.6.3.1 SVM

set.seed(7)
fit.svm <- train(room_type~., data=train, method="svmRadial", metric=metric, trControl=control)

0.6.3.2 foret aleatoire: Random forest

set.seed(7)
fit.rf <- train(room_type~., data=train, method="rf", metric=metric, trControl=control)

0.6.4 etude comparé d’algorithmes

0.6.4.1 Resumé

results <- resamples(list(lda=fit.lda, cart=fit.cart, knn=fit.knn, svm=fit.svm, rf=fit.rf))
summary(results)
## 
## Call:
## summary.resamples(object = results)
## 
## Models: lda, cart, knn, svm, rf 
## Number of resamples: 10 
## 
## Accuracy 
##           Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's
## lda  0.7209302 0.7363281 0.7441096 0.7438228 0.7539370 0.7619048    0
## cart 0.7480315 0.7544526 0.7834821 0.7757288 0.7949219 0.8000000    0
## knn  0.7596899 0.7667411 0.7882628 0.7877106 0.8059618 0.8188976    0
## svm  0.7698413 0.7731846 0.7907452 0.7906828 0.7980560 0.8359375    0
## rf   0.7619048 0.7851562 0.8063367 0.8031848 0.8210035 0.8359375    0
## 
## Kappa 
##             Min.    1st Qu.     Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's
## lda  -0.01441678 0.04673192 0.07797826 0.0809770 0.1226302 0.1666667    0
## cart  0.25458547 0.33333333 0.35991562 0.3725797 0.4134124 0.5135291    0
## knn   0.34715026 0.37272655 0.38544073 0.4116044 0.4489994 0.5148646    0
## svm   0.28304458 0.35829478 0.39577832 0.4016609 0.4386408 0.5416098    0
## rf    0.36170213 0.42355612 0.47337809 0.4727484 0.5087810 0.5714490    0
dotplot(results)

0.6.4.2 Resume sommaire du meilleur Modele

print(fit.rf)
## Random Forest 
## 
## 1276 samples
##    5 predictor
##    4 classes: 'Entire home/apt', 'Hotel room', 'Private room', 'Shared room' 
## 
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold) 
## Summary of sample sizes: 1147, 1146, 1148, 1149, 1148, 1150, ... 
## Resampling results across tuning parameters:
## 
##   mtry  Accuracy   Kappa    
##   2     0.8031848  0.4727484
##   3     0.8023853  0.4763963
##   5     0.8008047  0.4760977
## 
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
## The final value used for the model was mtry = 2.

0.7 Validation croisé

set.seed(7)
predictions <- predict(fit.rf, newdata=validation)
confusionMatrix(predictions, validation$room_type)
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##                  Reference
## Prediction        Entire home/apt Hotel room Private room Shared room
##   Entire home/apt             208          3           34           1
##   Hotel room                    0          0            1           0
##   Private room                 25          2           41           1
##   Shared room                   0          0            0           0
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.788           
##                  95% CI : (0.7387, 0.8317)
##     No Information Rate : 0.7373          
##     P-Value [Acc > NIR] : 0.02197         
##                                           
##                   Kappa : 0.4322          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: Entire home/apt Class: Hotel room
## Sensitivity                          0.8927          0.000000
## Specificity                          0.5422          0.996785
## Pos Pred Value                       0.8455          0.000000
## Neg Pred Value                       0.6429          0.984127
## Prevalence                           0.7373          0.015823
## Detection Rate                       0.6582          0.000000
## Detection Prevalence                 0.7785          0.003165
## Balanced Accuracy                    0.7174          0.498392
##                      Class: Private room Class: Shared room
## Sensitivity                       0.5395           0.000000
## Specificity                       0.8833           1.000000
## Pos Pred Value                    0.5942                NaN
## Neg Pred Value                    0.8583           0.993671
## Prevalence                        0.2405           0.006329
## Detection Rate                    0.1297           0.000000
## Detection Prevalence              0.2184           0.000000
## Balanced Accuracy                 0.7114           0.500000